由于18后燃烧引擎已经个世纪，虽然他们没有得到普及，直到50年后。现在，它们几乎无处不在，为从汽车、飞机到涡轮机的任何事物提供动力。

燃烧燃料(在氧气存在下)的内燃机部分称为燃烧室。燃烧器的寿命会受到一种称为“热声燃烧振荡”的现象的限制。当热声振荡变得过大或失控时，会对燃烧器造成致命损坏，从而造成巨大的经济和人员后果。

检测燃烧振荡并防止损坏是热工程领域的一项关键工作。最近，来自的科学家团队——包括东京理科大学的 Hiroshi Gotoda、Yuhei Shinichi 和 Naohiro Takeda，以及宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 的 Seiji Yoshida 和 Takeshi Shoji——开发了一种很有前途的工具。检测热声振荡的前兆。该研究于 2021 年 5 月 10 日在线提供，并于 2021年 10 月 1 日发表在航空航天学会杂志第 59 卷中。

“在我们的研究中，我们已经表明，将动力系统理论和机器学习相结合的方法可用于检测多扇区燃烧器(例如飞机发动机中的燃烧器)中的预测性燃烧振荡，”该研究的负责人 Gotoda 教授说。

该团队在 JAXA 开发的分级多扇区燃烧器中进行了不同燃料流量的燃烧实验。

科学家们使用来自这些实验的数据来训练一种称为“支持向量机 (SVM)”的机器学习算法。SVM 使他们能够将燃烧分为三种状态——稳定、过渡和燃烧振荡。该压力波动在过渡状态的关键是预测未来燃烧振荡。在过渡状态下，压力波动由小幅度非周期性向大幅度周期性转变。振幅代表波动的“大”，而周期性则描述波动的重复。

“这项研究的结果将大大有助于开发一种提前检测飞机发动机燃烧振荡的方法，”Gotoda 教授透露。

这些发现可能会产生深远的影响，为自信和及时地预测燃烧振荡铺平道路，有可能挽救数十亿美元和人类生命。